The object of research, development or design (in Russian) : Программные средства для изучения рассеяния примесей вредных веществ в атмосфере с учетом рельефа местности на основе дробно-стохастических уравнений

The object of research, development or design (in Kazakh) : Бөлшек-стохастикалық теңдеулер негізінде жер бедерін ескере отырып, атмосферадағы зиянды заттар қоспаларының таралуын зерттеуге арналған бағдарламалық құралдар

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является создание высокопроизводительного облачного сервиса на базе новой научно-обоснованной математической модели для оценки качества атмосферного воздуха городов Казахстана на примере крупного промышленного города Усть-Каменогорска.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты ірі өнеркәсіптік Өскемен қаласы мысалында Қазақстан қалаларының атмосфералық ауасының сапасын бағалау үшін ғылыми негізделген математикалық модель негізінде жоғары өнімді бұлтты сервис құру болып табылады.

Методы исследования (на русском) : Методы математического моделирования, методы стохастических дифференциальных уравнений, математический аппарат численных методов, метод конечных элементов, метод вычислительного эксперимента, методы прикладного и системного программирования, теория параллельных вычислений, методы параллельного и многопоточного программирования, методы компьютерной графики

Методы исследования (на казахском) : Математикалық модельдеу әдістері, стохастикалық дифференциалдық теңдеулер әдістері, сандық әдістердің математикалық аппараты, ақырлы элементтер әдісі, есептеу эксперименті әдісі, қолданбалы және жүйелік бағдарламалау әдістері, параллельді есептеулер теориясы, параллель және көп ағынды бағдарламалау әдістері, компьютерлік графика әдістері

Obtained results and novelty (in Russian) : В результате работы создан пакет прикладных программ для численного решения вероятно-статистической модели рассеивания атмосферных примесей с учетом данных натурных наблюдений. Разработаны и реализованы эффективные алгоритмы для расчета статистических моментов и численного решения дробно-дифференциальных задач, обеспечивающие высокую точность моделирования и анализ динамики загрязнения. Разработана архитектура облачного вычислительного сервиса для прогнозирования рассеивания атмосферных примесей по предлагаемой модели. Определены его подсистемы и взаимосвязь между ними, создана модель функционирования сервиса и выбран набор программного обеспечения, подходящий для каждой из подсистем. В качестве модели функционирования сервиса выбрано «программное обеспечение как услуга» (SaaS), при котором конечный пользователь получает готовые результаты моделирования по новой усовершенствованной дробно-дифференциальной стохастической модели без необходимости владения физическим оборудованием. Новизна исследования заключается в интеграции дробно-дифференциальных стохастических методов и адаптивной сетки вблизи ключевых точек загрязнения, что позволило повысить точность моделирования и оптимизировать вычислительные ресурсы, обеспечивая более надежные прогнозы атмосферного качества.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жұмыстың нәтижесінде атмосфералық қоспалардың таралуын модельдеу үшін табиғи бақылау деректерін ескере отырып, ықтималды-статистикалық модельді сандық шешуге арналған қолданбалы бағдарламалар пакеті жасалды. Статистикалық моменттерді есептеу және атмосфералық қоспалардың таралу динамикасын жоғары дәлдікпен модельдеуге мүмкіндік беретін эффективті алгоритмдер жасалып, жүзеге асырылды. Сондай-ақ, ұсынылған модель бойынша атмосфералық қоспалардың таралуын болжауға арналған бұлттық есептеу сервисінің архитектурасы әзірленіп, оның ішкі жүйелері және олардың арасындағы өзара байланыс анықталды. Әр ішкі жүйеге арналған тиісті бағдарламалық қамтамасыз ету таңдалып, қызметтің жұмыс моделі құрылды. Қызметтің жұмыс моделі ретінде «қызмет ретінде бағдарламалық қамтамасыз ету» (SaaS) моделі таңдалды, мұнда соңғы пайдаланушы жаңа жетілдірілген бөлшекті-дифференциалды стохастикалық модель бойынша модельдеу нәтижелерін дайын күйде алады және физикалық жабдықты иеленудің қажеті жоқ. Зерттеудің жаңалығы бөлшекті-дифференциалды стохастикалық әдістер мен ластанудың негізгі нүктелерінің маңында адаптивті торды интеграциялауда, бұл модельдеудің дәлдігін арттырып, есептеу ресурстарын оңтайландырып, атмосфералық ауаның сапасын болжауда сенімділікті күшейтуге мүмкіндік берді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Оценка эффективности использования параллельных вычислений

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Параллельді есептеулерді қолдану тиімділігін бағалау

Level of implementation (in Russian) : Нет внедрения

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізілмеген

Efficiency (in Russian) : Результаты исследования имеют большой научный потенциал и важный социально-экономический и экологический эффект, поскольку рассматриваемые дробно-стохастические обобщения модели переноса позволяют учесть больше факторов, что способствует более точному прогнозу, а разработанные параллельные алгоритмы позволяют сократить время прогнозирования процесса.

Efficiency (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелері үлкен ғылыми әлеуетке ие және маңызды әлеуметтік-экономикалық және экологиялық нәтиже береді, өйткені қарастырылып отырған тасымалдау моделінің бөлшектік-стохастикалық жалпылауы дәлірек болжам жасауға ықпал ететін көбірек факторларды есепке алуға мүмкіндік береді, ал құрылған параллельді алгоритмдер процесті болжау уақытын қысқартуға мүмкіндік береді.

Field of application (in Russian) : Научные результаты, полученные в рамках проекта, будут применимы в области математического моделирования, экологии, химии и новых аналитических методов

Field of application (in Kazakh) : Жоба аясында алынған ғылыми нәтижелер математикалық модельдеу, экология, химия және жаңа аналитикалық әдістер саласында қолданылатын болады